全世界（人と物の両方）がインターネットに接続されているようであり、予測によると、2020年までに60億のスマートフォンと500億のデバイスがインターネットに接続されます。
ユーザーの個人情報を使用して個別のアプローチを作成し、ユーザーの時間をより有効に活用し、より集中的に注目を集めるという印象的な実験をすでに見てきました。 ニーズの満足は依然としてデジタル経済の主要通貨であるという事実にもかかわらず、ユーザーの利益に個々のアプローチを提供するだけでは、人間の経験が十分に面白くなく、より速く、より文脈的に受け入れられるべきではありません。
過去数年間にわたる人工知能（AI）の開発と機械のトレーニングの著しい進歩のおかげで、私たちはすでに、顧客との対話の他の分野でユーザーサービスを改善するためにAIを使用する可能性を見出しています。 たとえば、AIベースのチャットボットは、さまざまなトピックに関するユーザーの質問に答えることができます。 AIは、ユーザーへの個別のアプローチ、次世代のアプローチを作成する上で重要であり、ユーザーへのガイドとして、売り手は成功するためにそれを使用しなければなりません。
以下は、来年のAIの主な予測です。
1.隠れた機会を検出し、ユーザーの満足度を高めます。
さまざまなユーザーによって毎日生成されるデータの総量の分析は、解決するために最新の技術を必要とするユニークで複雑な問題を作成します。 データソースの量と種類が増え続けるにつれて、生産性を高め、より深い分析を可能にする新しいアルゴリズムと技術の開発を含む、新しい分析方法の開発の必要性がそれに応じて増大します。
AIは、クラウドスケーリングと従来にないデータ分析を活用して、増え続けるこの予想外に有用な情報を処理および整理できます。 機械学習デバイスは、他のシステムでは考慮されていないより深い数学的関係を見つけることができます。 また、「ノイズ」を無視し、本当に重要で新しい傾向に注意を引くために、新しいデータと比較することで得られた結果を絶えず再評価できます。 AIは、次のような変更の機会である重要なことに注意を引くためのデータ分析をサポートできます。
•ユーザーがより多くのサービスを必要とするギャップに対処する
•効率を向上させるリソーススイッチング
•予測される増大する需要を満たすためのプロセス変更
さらに、AIは、企業が要求をユーザーストーリーと関連付け、傾向を特定し、新しいパターンに注意を引き付けるのに役立ちます。
2.発生パターンを特定し、イベントを予測して適応します。
未来を予測することは難しく、変化の予期しない副作用が常にあるようです。 AIは、さまざまなデータ分析を実行し、代替案を評価し、組織にとって最適なパスを提案することにより、ユーザーの行動を予測するのに役立ちます。
蓄積されたデータに目を通すと、AIベースのアプリケーションは、ビジネスで起きていることを分類するために使用できる、このパターンを検出できます。 独自のデータを効果的に使用して行動パターンをソートすると、システムは同じ条件で組織の以前のアクションに基づいて予測を行うことができます。
AIフィードバックループは、行われた予測に従って結果を追跡し、AIフィードバックループによりモデルをより完璧で信頼性の高いものにします。 行動の代替パターンを予測し、現在のデータを変更するときにすばやく切り替える機能を備えているため、2017年にはユーザーへの製品とサービスの配信がさらに高速になります。
3.ユーザーとのより深い個別の対話のためのデータの蓄積。
今日、これまでに接続したことのあるユーザーは、ユーザー満足度への個別のアプローチに向けてさらに一歩踏み出したい企業に多くの機会を提供しています。 コンテキストを考慮したユーザー満足度は、次のレベルへの個別のアプローチを取ります。たとえば、クライアントが現在どこにいて何をしているのかがわかっている場合、メッセージ、オファー、またはその他の情報交換を調整できます。
現在、ユーザーは、より思慮深く、ほぼ予測的な相互作用に対する高い期待を抱いており、AIがこれらの期待の実現に役立つことは間違いありません。 豊富な利用可能なデータにより、パフォーマンスと機械学習モデルが向上し、生産性と予測可能性の新しいレベルが作成され、最終的にはユーザーの満足度が向上します。
将来的には、ユーザーインタラクションシステムが人間と同じくらい完璧で協力できるようになると期待しています。 たとえば、反復的な機械的タスクを認識し、それらを具体的にオンにしてそれらを完了するプログラムを想像してください。 または、タスクを実行できるさまざまな方法を調整し、最も効果的な手法を推奨するプログラム。
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